[发明专利]水刺布生产线智能控制系统

权利要求书

1.水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，包括：

数据获取模块：用于实时获取并存储生产线数据，所述生产线数据包括喂棉罗拉值、实时水分值、实时速度值、实时克重值；

数据处理模块：用于对所述生产线数据进行分类及控制处理，给出喂棉罗拉参数调整意见；

参数控制模块：用于对所述参数调整意见进行验证，并应用于所述控制系统中；

所述数据获取模块、所述数据处理模块、所述参数控制模块依次连接；

其中，所述数据处理模块包括：

分类单元：用于通过分类模型预测未来超过克重阈值的概率；

控制单元：用于搭建自动化控制闭环，给出喂棉罗拉参数调整意见；所述分类模型用于根据实时生产线数据进行分类，获得当前生产状态及分类结果，对所述分类结果定义标签种类，并根据所述分类结果判断是否需要进行调整操作的决策，若需要进行调整操作，则将所述分类结果输入到所述控制单元中继续进行处理，若不需要进行调整操作，则继续重新输入新的数据。

2.根据权利要求1所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述数据获取模块通过工艺产线上的传感器实时获取所述生产线数据，并将所述生产线数据通过KEPServer保存至influxDB时序数据库中，用于供后续模块进行处理与分析。

3.根据权利要求2所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述数据获取模块中还包括预处理单元，所述预处理单元用于对所述生产线数据进行清洗、分割和提取，采用上采样或下采样方法进行数据增强处理，得到预处理后的数据，并将所述预处理后的数据保存至所述influxDB时序数据库中。

4.根据权利要求1所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述分类模型采用双层分类器，所述双层分类器包括第一分类器和第二分类器，将所述第一分类器的输出量作为所述第二分类器的输入量。

5.根据权利要求4所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述第一分类器采用随机森林模型，通过对历史克重窗口和历史喂棉罗拉窗口进行特征提取，输入到所述随机森林模型中，输出每个所述标签的预测百分比；所述第二分类器采用循环神经网络模型LSTM，输入所述第一分类器的输出标签预测百分比的历史窗口，输出为生产状态的预测标签；所述LSTM模型采用小批次梯度下降方法对历史数据进行训练，通过随机梯度下降对实时数据进行调整，通过softmax激活的全连接层，得到生产状态标签的概率。

6.根据权利要求5所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述控制单元包括：

预测模型：用于根据历史生产线数据和标签的预测百分比，预测系统未来输出的喂棉罗拉值；

优化控制子单元：用于通过克重变化量与喂棉罗拉变化量之间的预测模型，对喂棉罗拉值进行调整，通过所述分类模型输出的标签预测百分比，作为对生产状态分类的隶属度，基于模型转换，输出最优喂棉罗拉调整量。

7.根据权利要求1所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述参数控制模块包括反馈校正单元，所述反馈校正单元用于在每个新的采样时刻,进行重新预测，并利用实时信息对预测结果进行修正，然后再进行新的优化。